20. Apr 2020

webex

  • Mikrofon/ Video an/aus
    (alle Zuhörenden bitte Mikrofon aus)


  • Bildschirm/ Inhalte teilen


  • Chat


  • Sitzungsaufzeichnung

Kommunikation

  • Video
    • wir probieren es mit Video
    • bei Störungen: alle ausschalten (außer mir)


  • “sich melden”
    • mit Video: Hand hoch/ in die Kamera (gern auch sprachlich)
    • ohne Video: Video anschalten


  • “ja” / “nein”
    • in Chat
    • ggf. Video anschalten

Ablauf der Sitzung

  1. Seminarüberblick
  2. Deskription vs. Inferenz
  3. Übung mit Artikel

Seminardetails

Seminarüberblick

Formales

  • Überblicksveranstaltung: 2 CP für
    • Vor- und Nachbereitung (Texte, Videos, Aufgaben)
    • 50% der Aufgabenpunkte


  • Vertiefungsveranstaltung: 4 CP für
    • Vor- und Nachbereitung (Texte)
    • “Assignments” mit
    • Hausarbeit (bald unter “Hausarbeiten: Aufgaben und Instruktion” auf Moodle > Allgemeines)
    • keinerlei Anwesenheitspflicht - aber bitte Versäumtes eigenständig “nacharbeiten”

Seminarüberblick

Inhaltlich

  • dekriptive Statistik & Inferenzstatistik
  • Wahrscheinlichkeitstheorie
  • frequentistisches Nullhypothesentesten
  • Hypothesentesten mit BAyes Faktoren
  • Inferenzstatistiken zu Cohen’s d, Pearson’s r, Kendall’s \(\tau\)
  • Regression
  • Data Wrangling
  • Dummy Codierungen
  • Voraussetzungen

Seminarüberblick

Didaktisches

  • Semester
    • Erste Hälfte: Jürgen Schneider
    • Zweite Hälfte: Samuel Merk


  • 14-16 Uhr asynchron; 16-18 Uhr synchron
    • flipped classroom
    • selbst erkundend
    • Werkstattcharakter

Seminarüberblick

Seminarphilosophie

  • aktive Teilnahme macht das Seminar spannend


  • alle Fragen & Diskussionsbeiträge sind erwünscht!


  • wertschätzender Umgang

deskriptive und Inferenzstatistik

Deskription vs. Inferenz

Aus WiSe
“Einführung in die Methoden empirischer Forschung in der Schulforschung/Schulentwicklung”
kennen Sie:

  • empirische Variablen (Skalenniveaus, UV/ AV)
  • zentrale Tendenzen & Streuungsmaße
  • Häufigkeitsverteilungen
  • Transformationen
  • Unterschiede in der zentralen Tendenz zweier
    • ordinaler Variablen
    • metrischer Variablen
  • Zusammenhang zweier metrischer Variablen
    • Korrelation
    • Regression

Deskription vs. Inferenz

Was sind Merkmale und Ziele deskriptiver Statistik und Inferenzstatistik?

Ordnen Sie die Begriffe jeweils zu.
Einzelarbeit, 3min.
Link zu H5P

  1. Sammeln Sie Merkmale und Ziele deskriptiver und Inferenzstatistik
  2. Welche Begriffe waren Ihnen in der Zuordnungsaufgabe unklar?

Schreibdiskussion, ~4er Gruppen, 10-15min
Links zur Pads: Gruppe1, Gruppe 2, Gruppe 3

Deskription vs. Inferenz

Deskription vs. Inferenz

Deskription vs. Inferenz

Deskription vs. Inferenz

deskriptive Statistik

Beispiel Vorwissen erheben

vor diesem Kurs mache ich einen Test, um nachzuvollziehen…

  • welche Lehrinhalte bereits bekannt sind und welche weniger
  • wie unterschiedlich die Kenntnisstände sind
  • wie sich einzelne Personen entwickeln (benötigt Nachtest)

deskriptive Statistik

Datenmatrix

Erhobene Daten in einer Datenmatrix verzeichnet

Name Aufgabe1 Aufgabe2 Aufgabe3 Aufgabe4 Aufgabe5 Aufgabe6
Fischer 1 3 3 2 3 2
Zipfer 3 3 2 2 2 3
Moretti 3 2 3 2 3 3
Leffe 2 1 2 2 1 2
3 2 2 1 3 1

(Eid et al., 2015, Kap. 6)

deskriptive Statistik

Name Aufgabe1 Aufgabe2 Aufgabe3 Aufgabe4 Aufgabe5 Aufgabe6
Fischer 1 3 3 2 3 2
Zipfer 3 3 2 2 2 3
Moretti 3 2 3 2 3 3
Leffe 2 1 2 2 1 2
3 2 2 1 3 1


Beschreibung der Daten anhand

  • Zusammenfassung
  • der Daten aus der Datenmatrix = Stichprobe
  • d.h. Beschreibung der Merkmalsausprägungen von Objekten
  • univariat & multivariat

(Döring & Bortz, 2016, Kap. 12.2; Eid et al., 2015, Kap. 6)

Inferenzstatistik

Warum überhaupt?

Beispiel
Ich habe einen Onlinekurs erstellt, mit dem Computational Thinking von SuS trainiert wird. Ich behaupte damit können alle deutschsprachigen SuS der Klasse 8 und 9 ihr Computational Thinking fördern! Gerade haben 25 SuS den Kurs durchlaufen, diese Gruppe hat im Kompetenztest zu Computational Thinking \(\bar{x}= 515\) erzielt. Der Kompetenztest ist für SuS der 8. und 9. Klasse auf den Populationsmittelwert 500 normiert.

Ich meine: Mein Onlinekurs ist wirksam!
Sie meinen: Meh…

Inferenzstatistik

Warum überhaupt?

Beispiel
Ich habe einen Onlinekurs erstellt, mit dem Computational Thinking von SuS trainiert wird. Ich behaupte damit können alle deutschsprachigen SuS der Klasse 8 und 9 ihr Computational Thinking fördern! Gerade haben 25 SuS den Kurs durchlaufen, diese Gruppe hat im Kompetenztest zu Computational Thinking \(\bar{x}= 515\) erzielt. Der Kompetenztest ist für SuS der 8. und 9. Klasse auf den Populationsmittelwert 500 normiert.

Vorab: Was ist…

  • Treatment/ unabhängige Variable
  • abhängige Variable
  • Population
  • Populationsmittelwert
  • Stichprobenmittelwert

Inferenzstatistik

Warum überhaupt?

Machen Sie auch eine/ mehrere Studie/n!
Jetzt ganz einfach mit der App.

Auftrag:

  • Sie möchten eine Studie durchführen, um herauszubekommen, ob mein Onlinekurs wirkt. Die SuS der Studie nehmen am Onlinekurs teil und machen den Kompetenztest. In der App sehen Sie deren Ergebnisse.
  • Spielen Sie ein wenig an den Einstellungen herum: Was können Sie beobachten?
  • Welche Erkenntnis können Sie in Bezug auf meine Aussage generieren?

Ca. 7min

Inferenzstatistik

  • Empirische Forschung: Stichprobenansatz nötig
  • zufällige Auswahl bestimmter Ereignisse (mit besonderen Merkmalen)?
  • Aufgabe Inferenzstatistik: Mit welcher Sicherheit können wir von beobachteten Ereignissen auf allgemeine Gesetzmäßigkeiten schließen?
  • falsche Entscheidungen nie ausgeschlossen (z.B. p-Wert \(\approx P(Daten | \mu_{EG} = \mu_{KG})\))

(Eid et al., 2015, Kap. 8)

Übung

Skimming eines Forschungsberichts

  • Studie zu “Stereotypenbedrohung als Ursache für geringeren Wortschatzzuwachs”
  • Frage: Geringerer Lernzuwachs von Kindern mit nicht deutscher Familiensprache, denen in einer Lernsituation explizit/ implizit ein negatives Stereotyp über ihre Gruppe induziert wird
  • Wortschatztest (Pretest) - Treatment + Lernphase - Wortschatztest (Posttest)

Übung:

  • Überfliegen Sie bitte den Artikel von Sander et al., 2018
    • Besonders Abstract, 3.1 Stichprobe, Ergebnisse (4.1, 4.2)
  • Posten & voten:
    • Welche Punkte finden Sie hier potentiell diskussionswürdig?
    • Was haben Sie nicht verstanden?

Hier posten: pollev.com/js123

(Sander, Ohle, McElvany, Zander, & Hannover, 2018)

Skimming eines Forschungsberichts

Vielen Dank

Für die Aufmerksamkeit

Literatur

Döring, N., & Bortz, J. (2016). Forschungsmethoden und Evaluation in den Sozial- und Humanwissenschaften. Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-41089-5

Eid, M., Gollwitzer, M., & Schmitt, M. (2015). Statistik und Forschungsmethoden: Mit Online-Materialien (4., überarb. und erw. Aufl.). Beltz.